Hadoop データ重複排除の仕組みは？

Hadoopのデータ重複排除の仕組みは、MapReduceモデルによって実現されています。具体的な手順は次のとおりです。

1. マップフェーズ：重複を削除する必要のあるデータセットを複数の小さなチャンクに分割し、複数の独立したマップタスクで処理します。各マップタスクは入力データを読み取り、各データを処理してキーと値のペアを生成します。ここで、キーはデータレコードの一意の識別子、値は元のデータレコードを表します。たとえば、IDフィールドなどのデータレコードの重要なフィールドの1つにキーを設定できます。
2. シャッフル段階：各マップタスクのキーバリューをキーに基づいてグループ化し、同じキーを持つデータレコードを同じリダクションタスクに送り込み処理します。シャッフル段階では同じキーのデータレコードを結合することにより、データの転送量を抑えます。
3. Reduce処理：Reduceタスクは、シャッフル処理の出力であるキーと値のペアを受け取り、同じキーを持つデータレコードを重複排除します。重複排除は、HashSetなどのデータ構造を使用して実装され、一意のデータレコードのみを保持し、それを出力します。
4. 結果として、Reduce タスクによって重複のないデータセットが出力されます。その結果を Hadoop 分散ファイルシステム (HDFS) のファイルに書き込んだり、他のシステムに送信してさらに処理したりすることができます。

上記のステップに従うことで、Hadoop は大規模なデータセットから効率的な重複削除操作を実行でき、同じキーを持つデータを 1 つの個別データレコードにマージし、分散環境下のデータ重複削除のニーズに対応できます。